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【51CTO.com快譯】PostgreSQL(簡稱Postgres)具有許多現成的功能，它在開發人員和數據庫工程師中備受歡迎。作為一款開源的產品，Postgres不但擁有強大的開發人員社區，而且帶有許多附加組件。為了方便您迅速向Postgres中添加各種新的工具和插件，也為了讓您能夠擴展現有的Postgres數據庫系統功能，本文為您總結了六十款工具、插件和附加組件，以協助您快速、有效地改善現有Postgres的運維方式和服務性能。

圖形化用戶界面(GUI)

雖然Postgres并沒有自帶原生的GUI，但是您可以通過如下特定的、基于Web的GUI和工具，來輕松地管理Postgres數據庫。

1. DataGrip

作為一款可以協助簡化管理多個數據庫的工具，DataGrip能夠與包括PostgreSQL在內的多種數據庫系統相兼容。通過由它提供的圖形化界面，您不但可以管理數據庫，還能夠運行查詢，以及完成各種例行的維護任務。

2. DBeaver

DBeaver的最新版本--7.1.4，帶有直觀化的數據編輯功能。同時，它能夠支持PostgreSQL，以及許多其他類型的數據庫系統。

3. Navicat for PostgreSQL

Navicat在數據庫領域已深耕多年。它的Postgres產品旨在為用戶提供管理復雜數據庫所需的各種工具。同時，它也提供了原生的數據可視化工具。

4. PgAdmin

在簡化Postgres維護和管理方面，pgAdmin可謂老牌產品。如今，它不但能夠基于Web選項、支持外部配置文件，并且還可以運行在云端。雖然它可以被用作管理數據庫集群，但是與完整的GUI相比，pgAdmin還是略顯簡陋了一些。

5. Valentina Studio for PostgreSQL

Valentina Studio支持各種表單，可以與CI/CD管道相集成，還能夠簡化數據庫之間的數據傳輸。它雖然具有不同的版本，但是即便是其免費的版本，也能夠管理多個Postgres數據庫。

6. phpPgAdmin

phpMyAdmin之于MySQL，正如phpPgAdmin之于PostgreSQL。兩者在功能上既有相似之處，又有不同的地方。

7. Metabase

作為一款具有高級UI的數據處理工具，Metabase不但可以完成復雜的查詢，還能夠使用戶通過可視化的方式，從PostgreSQL數據庫中收集潛在的數據關系。

8. Slemma

Slemma遠不止為Postgres提供GUI那么簡單。通過引入自動化，它能夠基于參數和數據之間的關系，自動生成可視化的數據報告。

9. Windward Studios

作為一款特殊的GUI工具，Windward可以與Microsoft Office進行原生地集成。您既可以使用Office應用來設計報告模板，又可以使用存儲在Postgres中的數據，去可視化報告。

實用工具

Postgres的實用工具通常被設計為，用來處理某項特定的需求?？梢哉f，在將良好的實用工具集成到數據庫管理工作流中之后，數據庫工程師的工作會比以往輕松許多。下面是目前比較流行的實用工具。

1. pg_catcheck

眾所周知，系統目錄的損壞可能會讓您丟失數據條目，以及某些有價值的信息。而pg_catheck可以監控系統目錄是否被損壞，是否會讓整個Postgres數據庫因故導致宕機。

2. pgBouncer

顧名思義，pgBouncer能夠像保鏢一般，阻止任何未經授權的訪問。它經常作為負載平衡器，來管理各種連接。同時，您可以使用它來存儲密碼，加密SCRAM密鑰，進而保障Postgres的安全性。

3. HypoPG

HypoPG可以在不消耗任何云端資源的情況下，建立虛擬索引，并且能夠處理假設的分區。

4. PostGIS

PostGIS能夠提供對空間信息的原生支持。Postgres用戶可以使用PostGIS，在查詢中為應用提供準確的位置信息。

5. Postgres_fdw

Postgres_fdw能夠讓外部數據包裝器(Foreign-data wrapper)輕松地訪問外部的Postgres數據庫。也就是說，您可以使用其他數據庫中的對象，而無需內、外部進行真實同步。在該實用工具安裝完成后，您可以創建一個外部服務器對象，以及相應的用戶映射。

6. DB Doc for PostgreSQL

DB Doc for PostgreSQL能夠為您所開發的項目，創建對應的文檔。

平臺即服務(PaaS)

如今，許多開發團隊都希望能夠以“零管理”的方式，支持其部署在云端架構中的Postgres。對此，如下PaaS提供了功能齊全、卻略有不同的數據庫托管服務。

1. Amazon RDS for PostgreSQL

Amazon的RDS通過提供云關系型數據庫作為托管服務。它可以讓用戶完全使用由Postgres所提供的各項功能，而無需考慮存儲、部署周期、可用性、以及備份等問題。

2. Aiven for PostgreSQL

Aiven for PostgreSQL提供了完全托管的SQL數據庫。它可以在AWS、GCP、Azure和其他云生態系統上運行，以提高數據庫的可用性。您可以先免費試用該平臺，然后再切換到最適合自己需求的付費版本上。

3. Cloud SQL for PostgreSQL

Cloud SQL for PostgreSQL是Google云端關系型數據庫的版本。它能夠與其他的GCP服務很好地集成在一起。同時，它通過全面的API，來支持那些在多云環境中運行的應用。

4. Azure Database for PostgreSQL

Microsoft也提供了一個可擴展性的Azure Database for PostgreSQL。得益于支持機器學習，該PaaS提供了各種智能化的功能與性能。

5. DigitalOcean Managed Databases

DigitalOcean Managed Databases具有一定的價格方面優勢，其起售價僅為每月15美元。它具有易于設置、無縫運維、日常備份、以及多冗余等功能，旨在支持各種應用和微服務。

6. Heroku PostgreSQL

Heroku PostgreSQL在提供全面的Postgres功能的同時，不會讓整個平臺顯得過于臃腫和復雜。它在美國和歐洲都有銷售。

應用領域

目前，許多工具都是旨在簡化Postgres數據庫的設計、關系的創建、表的管理、以及整個PostgreSQL平臺的構建。下面，我們來討論兩個用于端到端數據庫設計和管理的Postgres應用。

1. agileBase

agileBase以其低代碼量(甚至是無代碼)而聞名。您不必成為數據庫專家，便可構建自己的平臺，進而支持應用的交付。由于agileBase將其PostgreSQL功能設計為“積木”式，因此您可以按需定制。

2. Dataedo

您可以通過Dataedo的簡單用戶界面，來管理最為復雜的Postgres數據庫。它不但可以直觀地顯示數據關系，還可以對其進行編輯。

高可用性

在實際應用中，我們往往需要在具有高可用性的環境中，實現PostgreSQL數據庫，以避免由于數據庫故障所導致的整個應用系統的崩潰。同時，我們可以通過如下工具，持續監控PostgreSQL的可用性。

1. PostgreSQL Dashboard

根據PostgreSQL Dashboard提供的各項關鍵性指標，我們可以輕松地獲悉數據庫的可用性，而無需手動瀏覽日志。同時，憑借著其直觀的洞見顯示，我們也可以通過完善云端架構，來提高數據庫系統的可靠性。

2. Stolon

Stolon是一種原生的PostgreSQL管理工具。它旨在易于實現高可用性。通過提供諸如對Kubernetes的原生支持，以及自動化服務發現等功能，Stolon允許多個數據庫實例同時運行，并為之提供冗余。

3. PostgreSQL Automatic Failover

PostgreSQL Automatic Failover(PAF)是基于高可用性的行業標準—Pacemaker而開發的。您只需一次性配置PAF，定義諸如recovery_target_timeline和standby_mode等參數，即可為PostgreSQL數據庫提供高可用性。

備份

云生態系統雖然能夠提供較高的可用性，但是我們在日常運營中也少不了對于數據庫的例行備份。下面，我們來討論一些可以輕松實現Postgres自動化備份的工具。

1. Barman

作為PostgreSQL的完整災難恢復方案，Barman以無縫的方式提供了對于熱備份和冷備份的管理。它不但支持回滾，而且可以根據已配置的參數，自動對數據庫的狀態產生快照。更重要的是，Barman可以同時管理在多個云端環境中運行的數據庫。

2. pg_probackup

作為Postgres的簡單備份工具，pg_probackup簡化了數據庫集群中的備份過程。它既支持多個任務的并行化，又支持對數據庫的文件進行數據去重等功能。

命令行界面(CLI)

盡管大部分PostgreSQL管理工具都提供了GUI，但是一些開發人員仍然喜歡使用命令行界面，來批量完成某些特定的操作。下面，我們來看看其中最為流行的、兩種可以在終端上運行Postgres命令的工具。

1. Pgcli

顧名思義，Pgcli是Postgres的命令行界面。它能夠為用戶提供非常詳細的信息，以及愉悅的使用體驗。例如，當您輸入\d參數時，它將為您可視化地顯示數據表，并以序號標注每一個代碼行。

2. pgsh

除了提供與Pgcli類似的功能，pgsh也能夠管理數據庫遷移等任務。您可以選擇JavaScript和Python作為的首選語言。當然，前者在生產環境中被使用得更廣一些。

服務器端

其實，數據庫系統的性能在很大程度上取決于集群的可靠性。下面，我們來討論兩個用于創建和管理可擴展式PostgreSQL集群的工具。

1. Postgres-XL

Postgres-XL能夠通過原生地使用負載平衡和多個節點，對OLTP的寫入密集型工作負載提供支持。無論您的關系型數據庫有多么復雜，Postgres-XL都能夠創建和優化完美的數據庫集群。

2. AgensGraph

通過與復雜的PostgreSQL數據庫進行無縫的交互，AgensGraph使用圖形化查詢語言，來提高數據庫集群的整體性能。

監控

雖然大部分云服務提供商，都為開發運營人員提供了諸如AWS CloudWatch之類的監控工具，但是它們往往無法真正提供PostgreSQL的詳細性能信息。為此，我們可以選用如下監控管理工具。

1. Datasentinel

既可以被用于本地，又可以基于云端的Datasentinel，能夠顯示諸如：SQL統計信息、SQL活動的合并視圖、以及會話工作負載等關鍵性指標。同時，它也可以實時采集數據，并處理各種歷史數據。

2. PostgreSQL Dashboard

通過提供簡單的儀表板，PostgreSQL Dashboard可以快速分析PostgreSQL的各項指標。其用戶界面雖然缺少了自定義選項，但是方便了用戶的使用與設置。因此，與深度分析相比，該工具更適用于快速監控的目的。

3. Pgbadger

作為一款內置了可視化工具的、快速可靠的日志分析器，Pgbadger允許用戶設置為僅報告特定的錯誤和事件，從而有針對性地對數據庫進行取證和詳細監控。

4. Pgcluu

作為一種技術性極強的工具，Pgcluu可以通過可視化PostgreSQL集群節點的詳細數據，方便用戶持續監控數據庫、乃至系統的性能。

5. Postgrestats

Postgrestats集成了統計信息的收集、顯示與分析功能。由于它是用PHP和HTML5開發的，因此在部署時不會占用大量的云端資源。與PostgreSQL Dashboard相似，該軟件包不但是輕量級的，而且能夠讓用戶快速獲悉數據庫的性能狀態。

6. PoWA

PostgreSQL Workload Analyzer(PoWA)不但可以分析數據庫集群的工作負載與性能，還能夠支持那些被用于創建假設索引(hypothetical indexes)的擴展項。

7. Check_postgres

Check_postgres可以靈活地與Nagios和MRTG相集成，以實現對數據庫指定屬性的詳細監控，以及對配置進行深入檢查。

擴展

作為一個非常流行的數據庫系統，PostgreSQL可以根據不同的特定功能，集成許多自定義的擴展項。下面我們來討論一些比較流行的擴展功能。

1. OpenFTS

開源全文搜索引擎(Open-Source Full-Text Search Engine，OpenFTS)能夠處理在線索引，并啟用搜索引擎等功能。它不但能夠基于預定指標，對數據庫的搜索結果進行排序，而且可以利用過濾器，來優化搜索結果。

2. AppOS

AppOS不但能夠簡化Postgres用戶的存儲管理，還可以被用于創建高效的、可預測的數據庫框架。

3. PostPic

為了讓PostgreSQL數據庫中的圖像處理功能，在應用程序中發揮作用，PostPic能夠與PostGIS協作，對空間數據和圖像進行深度處理。

4. Swarm64

作為一種優化類型的擴展，Swarm64可以提高數據的加載速度，優化存儲空間的使用率，進而提升Postgres數據庫的查詢速度。

5. CyanAudit

顧名思義，由PL/SQL編寫的CyanAudit，主要負責在不影響數據庫性能的前提下，審核DML請求，并進行深入的日志記錄。

6. Timescale

通過在關系型數據庫系統中采集時序數據，Timescale可以在不犧牲PostgreSQL性能的情況下，堆疊(stack)包括關系查詢和時序查詢在內的各種復雜查詢。

7. Prefix

常被用于電話領域應用的Prefix，可以提供各種自定義的前綴模式。例如：它既可以驗證數據庫的各個條目，又可以將它們與主鍵prefix_range進行比較。

8. PG-Storm

PG-Storm旨在加速數據庫的分析和批處理操作。如果您的集群使用到了NVME-SSD和GPU，那么該擴展便可以加快PostgreSQL分析例程的速度。

9. PG-Themis

PG-Themis是一種使用Themis庫進行加、解密的PostgreSQL擴展。您可以在SQL查詢中添加加、解密命令，以確保最大的安全性。

業務智能

存儲在數據庫中的數據需要為業務發揮應有的價值。為了以業務智能的方式處理和利用數據，我們通常會使用如下工具和高級算法，將數據分析的見解顯示在儀表板上。

1. Chartio

作為一個儀表板，Chartio可與PostgreSQL數據庫緊密協作。由于Chartio十分易用，因此您不必成為數據專家，即可執行諸如：查詢和轉換SQL條目之類的操作。

2. SeekTable

SeekTable能夠允許您按需訪問各種業務智能工具。SeekTable非常適合處理事件敏感型數據，并按需創建報告。通常，您無需導入現有的PostgreSQL數據庫，即可處理各種數據條目。

3. Ubiq

Ubiq是一種將業務智能與PostgreSQL相集成的專業工具。它可以工作在云端或本地環境中，能夠提供包括重復查詢、以及自定義字段使用情況等信息的高級報告。

集群

如前所述，我們可以通過云端架構和增加節點的方式，提高數據庫集群的可擴展性，以及高可用性。如下工具恰好能夠幫助您更好地控制數據庫集群。

1. YugabyteDB

Yugabyte是一個高性能的開源分布式SQL數據庫，它支持全局化的云原生應用。此類應用往往既能夠提供與PostgreSQL相兼容的API，又可以被分布式地部署在多個地理位置。該工具非常適合那些希望通過云原生技術，管理數據庫架構的企業。據此，企業可以提供SQL數據建模的靈活性，以及各項事務處理功能。

2. GridSQL

GridSQL專為PostgreSQL而設計。由于Postgres數據庫可以分布在多個服務器上，因此GridSQL可以讓數據庫實現更快的查詢、更短的響應時間、更高的性能、以及獲取更多的服務器資源。

3. Hyperscale

Hyperscale也稱為Citus，它是針對Azure用戶的原生擴展。用戶可以通過Hyperscale輕松地實現獨立于集群的水平擴展，例如：將Postgres數據庫布置到100多個節點上。

優化

對于PostgreSQL數據庫的優化，往往需要基于持續的監控，而非一蹴而就。如下優化工具可以方便您詳細了解PostgreSQL數據庫在支持應用的過程中，存在哪些性能上的瓶頸。

1. PGHero

PGHero集持續監控功能與數據庫運行狀況檢查功能于一身，能夠提供諸如：對于CPU(和云資源)使用情況的預測，更好的擴展性，自動清理，以及各種內置的數據庫維護工具。

2. pgDash

作為一個專為PostgreSQL設計的全面監控方案，pgDash能夠顯示PostgreSQL數據庫所需的所有核心報告，可視化各項功能和指標，創建詳細的時序圖，分析最新的數據，以及運行重要的診斷程序。

3. PGTune

PGTune能夠為您在部署Postgres數據庫時，計算出真正的服務器需求，以便您為此支付合理的費用。

4. PGMustard

PGMustard可以幫助用戶發現那些需要長時間處理，以及更多服務器資源的查詢，以便您在將PostgreSQL部署到生產環境之前，及時發現性能瓶頸，并優化查詢。

5. PGConfig

雖然與PGTune非常相似，但是PGConfig提供了其他配置項，可協助用戶模擬出不同的條件。例如，您可以根據服務器配置、或系統要求，找到work_mem，以及與檢查點相關(checkpoint-related)的配置。

原文標題：60+ Top PostgreSQL Tools，作者：Stefan Thorpe

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